目前，圍繞ADAS和自動駕駛相關的新型產(chǎn)業(yè)鏈尚未成熟，正是搶占先機，實現(xiàn)彎道超車的絕佳時段。全球知名管理咨詢公司麥肯錫在研究報告中稱：到2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創(chuàng)收有望超過5000億美元，而中國極有可能是全球最大的市場。

　　汽車智能感知能力需進一步提升

　　隨著人工智能技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、新能源技術和傳感等技術的進一步發(fā)展，未來汽車的定義將會在一定程度上被顛覆，更多延展功能將會被開發(fā)出來。自動駕駛技術的實現(xiàn)將會讓駕駛員得到解放，汽車內部設計布局也會更趨向社交化方向轉變，進而延伸出更多實用性意義。通過搭載更加智能的中樞系統(tǒng)，汽車在感知能力和應變能力方面將會大大提升，同時配合上高速網(wǎng)絡連接，整個交通體系也會變得更加智能協(xié)同，更通暢舒適的交通，更安全的駕駛時代將會到來。

　　不論是ADAS，還是真正意義上的自動駕駛，都對汽車的外部感知能力和靈活處理的反應能力提出了更高的要求。雖然這些新的技術能夠帶給我們更加便捷舒適的體驗，不過對安全性方面的考量還是必不可少的。自動駕駛汽車的實現(xiàn)主要來源于強大計算分析能力和精準的感知能力，信息探測和感知這一部分能力是計算分析能力的前提。因此，自動駕駛汽車對感知能力方面的需求更為迫切。

　　就目前而言，一般采用攝像頭、超聲波、激光紅外等技術來加強汽車的感知能力，不過就自動駕駛而言，這些技術當前的表現(xiàn)還難以達到理想的程度。激光雷達和毫米波雷達憑借著自身性能上的優(yōu)勢從這些選項中脫穎而出，在自動駕駛方面的表現(xiàn)備受期待。

　　激光雷達：高精度掃描利器

　　雷達最早是作為戰(zhàn)爭武器登上歷史舞臺的，世界上第一臺實用雷達就是二戰(zhàn)時期用于探測英吉利海峽上空掠過的戰(zhàn)機，雷達默默潛伏著，日夜不停地向空中發(fā)射電磁波，一旦有飛機經(jīng)過，馬上就能偵測到，隨即發(fā)出警報。隨著科技的發(fā)展，雷達開始轉向民用領域，在氣象預報、資源探測、環(huán)境監(jiān)測等領域默默貢獻者一份力量。

　　激光雷達雖然已經(jīng)有幾十年的歷史，可在汽車領域里，還是比較新穎的技術。因為激光雷達具有連續(xù)高精度3D掃描的潛力，抗干擾能力很強，因而備受汽車制造商們的推崇。激光雷達主要由激光探測、激光測距兩部分功能組成，相當于自動駕駛的眼睛。除了發(fā)射器之外，激光雷達系統(tǒng)還需要一個高度靈敏的接收器，主要用于測量靜止物體和移動物體的距離，通過實時接收反饋保持對外界的敏銳感知力。

　　傳統(tǒng)雷達無法識別物體細節(jié)，而攝像機在暗光或逆光條件下識別效率明顯降低。激光雷達3D精準的掃描探測能力，可以輕松突破這些障礙。

　　不過就目前來說，由于激光雷達存在成本過高、體積過大的問題，使得其應用受到了很大限制。為了降低激光雷達的使用成本，同時，提高產(chǎn)品的可靠性，使用固態(tài)激光雷達代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機械式激光雷達是當前的主流方式。

　　雖然許多人認為激光雷達是實現(xiàn)自動駕駛的基礎，不過質疑的聲音也不少，特斯拉CEO馬斯克就認為自動駕駛并非一定要采用激光雷達，依靠攝像頭和雷達也可以完成自動駕駛系統(tǒng)所需的大部分工作。

　　毫米波雷達：親民價格是最大優(yōu)勢

　　毫米波雷達是指工作在毫米波波段探的探測雷達。通常毫米波是指30～300GHz這一頻域。毫米波導引頭具有體積小、質量輕和空間分辨率高的特點。目前，毫米波雷達在技術上已經(jīng)具備相當成熟度。

　　毫米波雷達技術多運用在軍事上，隨著自動駕駛的興起，這一技術開始顯露出商用化價值。與紅外、激光、電視等光學導引頭相比，毫米波導引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候、全天時的優(yōu)秀特性。此外，毫米波導引頭的抗干擾能力和反隱身能力也十分突出。毫米波雷達能分辨識別很小的目標，而且能同時識別多個目標;具有成像能力，體積小、機動性好等突出特性。

　　此外，由于毫米波雷達在技術上的成熟度比較高，其價格普遍僅在千元出頭，相比于動輒數(shù)萬到數(shù)十萬的激光雷達，顯然毫米波雷達要親民的多。不過，在雨、霧和濕雪這類潮濕環(huán)境中，毫米波的探測距離會受到很大影響。與微波相比，毫米波的樹叢穿透能力也比較差。

　　總結：雖然，目前自動駕駛領域十分火熱，不過目前除去在路段上進行測試的汽車外，真正能夠實現(xiàn)可靠自動駕駛上路的汽車還沒有真正出現(xiàn)。毫米波雷達穿透能力強，激光雷達精度更高，但均存在不可忽視的短板。不論是采用激光雷達，還是毫米波雷達，它們也只是自動駕駛中重要的部分，想要實現(xiàn)自動駕駛仍有很長一段路要走。